1. 面试官：介绍模型评估中的PD，PFA，TPR和FPR这四个指标分别代表什么？

2. 面试官：解释一下ROC曲线和AUC值在模型评估中的作用和含义。

3. 面试官：举例说明什么是模型评估中的过拟合和欠拟合，以及如何解决这两种问题。

4. 面试官：详细介绍PyTorch中常用的模型评估方法，包括评价指标和评估流程。

5. 面试官：比较PyTorch中的模型评估工具与其他深度学习框架的异同点。

6. 面试官：分析模型评估中的损失函数和正则化方法，以及它们在PyTorch中的应用。

7. 面试官：讨论PyTorch中模型评估过程中的混淆矩阵，以及如何在实际应用中解释和利用混淆矩阵。

8. 面试官：探讨PyTorch中的模型部署策略，包括批量推理、分布式推理和硬件加速等方面。

9. 面试官：说明PyTorch模型评估和部署中的性能优化方法，包括模型压缩、剪枝和量化等技术。

10. 面试官：设计一个模型评估和部署的项目案例，包括数据预处理、模型选择、评估指标、部署方案和性能优化等内容。